본 논문에서는, 동영상 처리에 효과적으로 사용되고 있는 시공간 중간 가중 미디안(spatiotemporal center weighted median, CWM) 필터의 통계적 특성을 고찰한 결과, 중간 가중 미디안 필터는 잡음 감쇄 효과를 회생시킴으로써 동영상의 구조들을 보존할 수 있다는 것을 보였다. 또한 동영상에서, 보다 효과적으로 이용될 수 있는 적응 방향성 중간 가중 미디안(adaptive directional center weighted median, ADCWM) 필터를 제안하였다. 제안된 이 필터는 매 윈도우내에서 중심의 양쪽에 대칭인 한쌍의 oreder statistics를 국소 영상의 통계치에 의해 선택하는 적응 대칭성 order statistics(ASOS) 연산자에 기반을 두고 있으며 또한 다단 필터링 구조를 채택하고 있다. 적응 방향성 중간 가중 미디안 필터는 움직임 추정(motion estimation) 기술을 이용하지 않고 잡음을 줄이며 또한 동영상의 구조를 보존할 수 있다는 것을 실험을 통하여 입증하였다.
The filter technique was applied to noise images, as noise is the significant factor that cause poor image quality due to lower photon counting. The purpose of this study is to confirm that image quality can be improved using the median modified Wiener filter (MMWF) technique; this is achieved via a National Electrical Manufacturers Association International Electrotechnical Commission body phantom with four large spheres that are filled with the 99mTc radioisotope when evaluating the image quality. Conventional filters such as Wiener, Gaussian, and median filters were designed, and signal to noise ratio, coefficient of variation, and contrast to noise ratio were used as the evaluation parameters. The improvement in the image quality was in the following order, from the least to the highest improvement, in all cases: Wiener filter, Gaussian filter, median filter, and the MMWF technique. The results show that the image quality was improved from 20.6 to 65.5%, 7.4-40.3%, and 12.7-44.7% for the SNR, COV, and CNR values, respectively, when using the MMWF technique, compared with the use of conventional filters. In conclusion, our results demonstrated that the MMWF technique is useful for reducing the noise distribution in gamma camera images.
본 논문에서는 벡터 미디언 값을 계산하기 위한 시스톨릭 어레이 구조의 벡터 미디언 필터 구조를 제안하였다. 컬러영상처리에서 벡터 신호는 빨강, 녹색 파랑의 3개의 요소로 이루어져 있다. 벡터 미디어 필터는 빨강, 녹색 파랑 요소로 이루어진 벡터 신호들 중에서 벡터 신호를 크기 순서대로 나열하였을 때 가운데 값을 갖는 벡터 신호를 구하는 필터로, 컬러 영상처리에서 기본적으로 많이 사용되는 필터이다. 벡터 신호가 N 개가 있을 때, 지금 까지 제안된 구조에서는(3N+1) 클럭이 필요하나, 제안된 구조에서는 (N+2) 클럭이 소요된다. 그리고 기존의 구조에서는 N 개의 입력 벡터 신호는 미디언 필터에 병렬로 입력되어야 하나 제안된 구조에서는 입력 신호는 직렬로 인가된다. FPGA를 사용하여 구현하였다.
영상의 압축, 인식 그리고 복원 등은 디지털 영상처리 기술의 한 부분으로 영상을 처리하는 가운데 잡음이 발생된다. 발생되는 잡음은 원 영상을 훼손하게 되며, 이러한 잡음으로부터 원 영상을 보존하는 것이 이미지 필터의 사용목적이다. 영상에 사용되는 기본적인 필터는 2차원 필터의 구조를 갖는다. 구현하는 방법에는 1차원 필터를 반복하여 사용하는 방법과 비분리형 2차원 영상 필터를 사용하는 방법이 있고 마스크를 이용하는 공간 영역의 필터 처리법은 후자에 속한다. 이러한 이미지는 기존의 1차 필터와 같이 잡음에 따라 각기 달리 사용되며, 임펄스 잡음 제거하기 위하여서는 다양한 메디안 필터가 사용되고 있다. 본 논문에서는 임펄스 잡음에 강한 변형된 메디안 필터를 제시하였으며, 향상된 성능을 확인하기 위해 기존의 제시된 필터와 비교하였다.
영상복원은 영상에 첨가되는 여러가지 잡음을 제거하여 잡음이 영상에 미치는 영향을 줄이는 것이다. 영상복원을 위해, 평균 필터, 메디안 필터, 가중치 필터 등 방법들이 제안되었으나 이러한 기존의 방법들은 잡음제거 및 에지 보존 성능이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 효과적으로 잡음을 제거하기 위해 마스크 메디안 값의 여부에 따라 마스크 크기를 확대 시키는 변형된 적응 메디안 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였으며 판단의 기준으로 MSE(mean squared error)를 사용하였다.
본 논문에서는 임펄스 잡음을 제거하는 수정된 미디언 필터를 제안한다. 다단계를 기반으로 하는 제안 방법은 먼저 잡음 영상에서 잡음과 화소를 분리하고 잡음으로 판단된 화소를 미디언 필터링한다. 이때 필터링에 사용하는 주변 화소들을 에지에 따라 방향을 조절하여 필터링하는 선형필터링 한 값으로 대체한다. 따라서 제안하는 방법은 에지를 유지할 뿐 아니라 일정한 지역에서 잡음을 효과적으로 제거한다. 실험결과, 제안하는 방법이 기존 수정된 미디언 필터 보다 향상된 결과를 보인다.
신호처리에서 메디안 필터는 임펄스 잡음을 제거하는 비선형 필터 중에서 가장 널리 사용되고, 가장 강력한 효과를 보이고 있다. 본 논문은 잡음 검출에 의한 적응형 메디안 필터를 제안한다. 제안한 필터의 기본 알고리즘은 잡음 여부를 각 판단기준에 의해서 판별한 후, 판별 결과에 따라 조건을 만족하면 메디안 필터를 취하고, 만족하지 않으면 원 영상(No Filter)으로 복원한다. 잡음 판별을 위해서 로컬 분산과 로컬 중간값 분산을 이용한 잡음 검출을 제시했고, 기존의 [5]∼[10] 필터와 특성 및 성능을 비교 분석하였다. 제안한 필터는 기존의 필터를 같은 조건에서 수행한 결과보다 대부분의 경우에서 개선을 보이고, 주관적인 육안으로 판별했을 경우에도, 그 이상의 효과를 보임을 입증하였다. 따라서 로컬 분산과 로컬 중간값 분산을 이용한 적응형 메디안 필터는 메디안 필터의 임펄스 잡음 제거 특성에 강한 장점을 살리고, 에지 보존 능력이 강화되었음을 증명 하였다.
Median filters in the signal processing have been most widely used and have demonstrated the strongest effects. This paper proposes the adaptive median filters with noise detection. The proposed basic algorithm of the filters is to judge whether or not the noises exist on the ground of The Noise Judgment Standards. Just in case the existence of the noises is verified by the algorithm, it takes the median filter. In order to judge the existence of the noises by the algorithm, this paper introduced the noise detection method by local central variance. As a result of comparing and analyzing the features and performance of the proposed filters and the existing [5]-[10] filters on the same conditions, it was verified that the former proved to be better than the latter, Observed even by naked eyes, it was similar, too. Accordingly, it's proved that the adaptive median filters by local central variance are useful in removing the impulse noise of the median filter and reinforce the edge preservation ability.
사물인터넷(IoT) 기기의 확산으로 인해 다양한 아키텍처가 존재하는 Linux 운영체제의 활용이 증가하였다. 이에 따라 Linux 기반의 IoT 기기에 대한 보안 위협이 증가하고 있으며 기존 악성코드를 기반으로 한 변종 악성코드도 꾸준히 등장하고 있다. 본 논문에서는 시각화한 ELF(Executable and Linkable Format) 파일의 바이너리 데이터를 영상처리 기법 중 LBP(Local Binary Pattern)와 Median Filter를 적용하여 CNN(Convolutional Neural Network)모델로 악성코드를 분류하는 시스템을 제안한다. 실험 결과 원본 이미지의 경우 98.77%의 점수로 가장 높은 정확도와 F1-score를 보였으며 재현율도 98.55%의 가장 높은 점수를 보였다. Median Filter의 경우 99.19%로 가장 높은 정밀도와 0.008%의 가장 낮은 위양성률을 확인하였으며 LBP의 경우 전반적으로 원본과 Median Filter보다 낮은 결과를 보였음을 확인하였다. 원본과 영상처리기법별 분류 결과를 다수결로 분류했을 경우 원본과 Median Filter의 결과보다 정확도, 정밀도, F1-score, 위양성률이 전반적으로 좋아졌음을 확인하였다. 향후 악성코드 패밀리 분류에 활용하거나 다른 영상처리기법을 추가하여 다수결 분류의 정확도를 높이는 연구를 진행할 예정이다.
파랑잡음과 같은 강한 진폭의 무작위 잡음은 일반적인 해양탄성파 자료처리 과정에서 쉽게 제거되지 않는다. 이 논문에서는 파랑잡음을 제거하기 위하여 F-X 필터와 중앙값 필터를 연속적으로 적용하였다. 시험자료는 2010년 12월 남극반도의 북쪽에 위치한 남셰틀랜드군도 북부해역에서 획득한 해양탄성파 자료로서 일부 측선의 자료획득 중에 발생한 악천후로 인하여 강한 파랑잡음이 기록되었다. 파랑잡음이 심한 자료를 대상으로 F-X 필터를 시험 적용한 결과, 무작위 잡음이 대부분 제거되었으나 일부 저주파 잡음은 여전히 강하게 남아있었다. 중앙값 필터를 적용한 결과, 저주파 잡음은 효과적으로 제거되었지만 다른 주파수 영역에 존재하는 무작위잡음이 남아있었다. 이에 두 가지 필터를 연속적으로 적용한 결과, 저주파의 잡음과 무작위 잡음이 모두 효과적으로 제거되었다. 잡음제거 이후, 보다 정밀한 속도분포를 얻을 수 있었으며, 겹쌓기 단면의 신호 대 잡음비는 뚜렷이 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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